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龙图腾网获悉山东中图软件技术有限公司;济南市勘察测绘研究院申请的专利基于深度学习的地下管线探测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121561828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610083266.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习的地下管线探测方法是由罗小兵;韩宝刚;张毅;于志刚;魏燕顺;隋艳丽设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的地下管线探测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地下管线探测技术领域，公开了基于深度学习的地下管线探测方法。该方法通过深度特征生成网络将原始地质物理场数据转换为增强语义场，同时将管线属性描述数据解析为结构化约束规则；利用管线存在性验证网络耦合两者进行推理，识别潜在体素空间并提取管线三维初始形态；通过可微分渲染模块将三维结果投影至二维，与原始数据比对，据此协同优化网络参数并迭代更新。该方法实现了先验知识引导下的耦合推理与跨维度一致性优化，提升了复杂干扰环境下管线探测的准确性和结果的物理一致性。

本发明授权基于深度学习的地下管线探测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地下管线探测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的原始地质物理场数据与管线属性描述数据； 将所述原始地质物理场数据输入深度特征生成网络，产生对应的地下空间初始语义场； 对所述地下空间初始语义场进行分层级的注意力加权融合，形成具有多尺度上下文信息的增强语义场； 解析所述管线属性描述数据，生成结构化的管线约束规则； 采用管线存在性验证网络，将所述增强语义场与所述管线约束规则进行耦合推理，识别出管线存在的潜在体素空间； 基于所述潜在体素空间，对所述增强语义场进行三维形态学操作，提取管线结构的初始骨架与边界轮廓； 通过可微分渲染模块，将所述初始骨架与边界轮廓投影至二维视图，并与所述原始地质物理场数据进行像素级一致性比对； 依据所述像素级一致性比对的结果，对所述管线存在性验证网络、深度特征生成网络的内部参数进行协同优化调整； 利用优化后的网络重新处理所述原始地质物理场数据，迭代更新所述管线结构的初始骨架与边界轮廓，直至满足收敛条件； 整合最终收敛的管线骨架、边界轮廓及管线属性描述数据，生成包含三维坐标与属性的管线探测成果图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东中图软件技术有限公司;济南市勘察测绘研究院，其通讯地址为：250100 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区颖秀路2755号同缘大厦411室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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